Twee Lambda-functies gebruiken dezelfde grote Python-bibliotheek en beide deployment packages naderen de gecomprimeerde groottelimiet. Wat moet de ontwikkelaar doen om de pakketgrootte te verkleinen met de minste operationele overhead?

Het maken van een Lambda Layer voor de gedeelde Python-bibliotheek is de meest efficiënte oplossing. Layers verminderen de deployment-pakketgrootte van individuele functies, omdat de bibliotheek slechts één keer wordt geüpload en gedeeld tussen meerdere functies. Dit vermindert de operationele overhead aanzienlijk. Het verpakken van de bibliotheek in elk .zip-bestand verkleint de pakketgrootte niet en verhoogt de overhead, aangezien de bibliotheek meerdere keren wordt geüpload. Het samenvoegen van functies is geen schaalbare oplossing en introduceert onnodige complexiteit en risico's. Het uploaden van de bibliotheek naar S3 en deze tijdens runtime downloaden, verhoogt de cold start-tijden en voegt complexiteit toe aan de functielogica, wat leidt tot hogere operationele overhead.